Facebook和谷歌正在把广告业务交给算法 这是件好事吗

这个时代可能属于机器和算法的时代。即使当你在网上“冲浪”时，你也可以在一瞬间浏览几个广告，它们后面也有一些。

谷歌和facebook广告平台正在快速实施一些功能，这些功能允许几乎所有广告商使用算法活动管理来优化他们的活动。

如果你过去几年一直在从谷歌和脸书购买广告服务，并试图彻底研究它们的算法，你可能已经知道了。

这两个平台都在积极推动广告商进行算法广告活动管理。大约每季度都会介绍机器学习驱动的新特性。

改变的是算法在购买媒体方面的效率。就在上个月左右，谷歌推出了价值竞标、类似受众、广告集团、媒体库和资产报告等功能。

两项新功能(价值竞标，类似于facebook，或“广告支出的目标回报”)已经将重要的广告管理任务从人手交给了算法或“机器”。

Facebook没有浪费时间。它推出了“权力5”——它建议广告商采取五种策略来简化和提高广告效果。每种策略都是由机器学习驱动的。

Facebook建议广告商放弃对广告的控制，使用一种没有个人偏见、不睡觉、不喝咖啡、永远不会厌倦重新测试想法的算法。

脸书的提议之一是优化活动预算，类似于谷歌的通用应用活动。

谷歌提供了更多的以人为本的控制，但它建议客户放弃精细管理，让其算法来完成大部分工作:

“你所需要做的就是提供一些文本，初步出价和预算，让我们知道你的广告的语言和定位。我们的系统将测试不同的组合，更频繁地显示最佳广告，而无需额外工作。”

然而，许多人仍然怀疑在决定如何做广告的机器算法上花钱:机器管理的广告真的能和人工管理的广告一样好吗？

答案是肯定的。目前，机器管理活动和人工管理之间的性能误差在正负10%以内，迭代后肯定会越来越好。

泳装零售商Kortni jeane就是一个例子。Kortnijane利用facebook的cbo整合了一些受众，广告支出的回报率高达22倍。

他们确实从广告支出中收回了22倍的收入。2019年2月，他们的收入比2018年2月高57%。

问题是:算法是有效的。他们处理数字的速度比人类快得多。

它们的建立是为了检查数十亿个数据，计算和重新计算它们，以实现一个目标:在正确的时间向正确的客户提供正确的广告。

广告算法的“对立面”

理论上，让广告更准确地到达用户手中不仅可以让广告商花钱，还可以推荐他们最可能需要的产品，这是一个双赢的局面。

然而，像许多新事物一样，广告算法也引起了很多争议。一些评论家担心广告中歧视和侵犯隐私的风险会增加。

2015年，卡内基梅隆大学和国际计算机科学研究所(icsi)的研究人员表示，谷歌创建的广告定位算法可能对互联网用户有性别歧视。

这项研究使用了一种叫做adfisher的定制软件来模拟互联网用户的浏览活动。当访问招聘网站时，假男性用户会更频繁地展示承诺高薪的广告，而假女性用户不会。

研究人员认为，这将使男性求职者更有信心找到高薪工作，从而加剧目前男女收入不平等的状况。

此外，谷歌的搜索广告工具可以从广告商设计的多个短语中自动选择显示在谷歌搜索结果中的广告文本。即使用户问同样的问题，他们也可能会看到不同版本的广告。

Facebook的广告审查算法也被批评为“简单粗暴”。2018年，当脸书开始屏蔽政治广告时，它错误地删除了一些割草广告和美发广告，因为它们使用了与美国前总统布什姓氏相同的关键词“布什”。

相反，一些违反facebook货币加密禁令的比特币广告可能会故意拼错比特币一词，以逃避“制裁”。

资料来源:未来网络

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